文献一覧: 神嶌敏弘 (著者)

6 0 0 0 OA データマイニング分野のクラスタリング手法(2) : 大規模データへの挑戦と次元の呪いの克服

著者: 神嶌敏弘
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.18, no.2, pp.170-176, 2003-03-01 (Released:2020-09-29)

2015-09-09 16:55:00
6 はてなブックマーク

6 0 0 0 OA 会議報告「The 8th ACM Conference on Recommender Systems RecSys 2014」

著者: 神嶌敏弘
雑誌: 人工知能
巻号頁・発行日: vol.30, no.1, pp.145-146, 2015-01-01

http://id.nii.ac.jp/1004/00000519/

6 0 0 0 推薦システムのアルゴリズム(1)

著者: 神嶌敏弘 Toshihiro Kamishima
出版者: 人工知能学会
雑誌: 人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)
巻号頁・発行日: vol.22, no.6, pp.826-837, 2007-11-01
参考文献数: 48
被引用文献数: 26

https://ci.nii.ac.jp/naid/110006440351

5 0 0 0 OA 会議報告:The 17th ACM Conference on Recommender Systems(RecSys 2023)

著者: 神嶌敏弘齋藤優太
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.39, no.1, pp.80-82, 2024-01-01 (Released:2024-01-01)

2024-01-10 14:16:17
5 + 31 Twitter

5 0 0 0 論争支援マルチモーダル実験システム MrBengo

著者: 新田克己長谷川修秋葉友良神嶌敏弘栗田多喜夫速水悟伊藤克亘石塚満土肥浩奥村学
出版者: 一般社団法人電子情報通信学会
雑誌: 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)
巻号頁・発行日: vol.80, no.8, pp.2081-2087, 1997-08-25
被引用文献数: 17

論争支援マルチモーダル実験システムMrBengoは, 法廷における論争をシミュレートする知識ペースシステムに, 顔認識, 表情合成, 音声認識, 音声合成, WWWブラウザなどのモジュールを結合したマルチモーダル実験システムである. このシステムは, 原告(検察官), 被告側弁護士, 裁判官という仮想的な三つのエージェントからなっている. ユーザは被告側弁護士に音声で指示を出して, 検察官と法廷論争を行い, 論争が終了すると裁判官が判決を下す. 論争の状況に応じて, エージェントの表情が変化するので, ユーザはそれを見ながら論争の戦略をたてることができる.

https://ci.nii.ac.jp/naid/110003227056

4 0 0 0 OA 私のブックマーク:人工知能と公平性

著者: 神嶌敏弘
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.37, no.2, pp.230-233, 2022-03-01 (Released:2022-03-01)

2022-03-23 23:09:57
4 + 8 Twitter

4 0 0 0 OA 公平ロジスティック回帰での確定的決定則の影響

著者: 神嶌敏弘赤穂昭太郎麻生英樹佐久間淳
出版者: 人工知能学会
雑誌: 2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日: 2018-04-12

公平配慮型分類とは,性別などの公平性の観点から影響してはならい情報が採用の可否などの判定に関与しないようにするクラス分類問題である.今までにロジスティック回帰について正則化項を加える方法を提案していた.ここでは,確定的な決定則の影響を明示的に考慮することで予測精度と公平性のより良いトレードオフを実現できることを示す.

https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2018/subject/2P3-03/detail

3 0 0 0 OA 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習

著者: 神嶌敏弘
出版者: 一般社団法人日本物理学会
雑誌: 日本物理学会誌 (ISSN:00290181)
巻号頁・発行日: vol.74, no.1, pp.5-13, 2019-01-05 (Released:2019-07-10)
参考文献数: 19
被引用文献数: 1

数年前から,人工知能や機械学習について目立った成果が取り上げられるようになった.日本では,バブル崩壊後あたりから撤退する企業が相次ぎこの分野は長く冬の時代であったのに対し,海外では堅実な研究が続けられていた.その研究が実り,コンピュータ囲碁は人間のトッププロに勝つようになったり,機械翻訳や音声認識がその精度を大幅に向上させるといった成果に繋がった.一方で,マスコミの情報では,機械学習があたかも魔法の杖であるかのような過剰な印象を与えているとも思う.以下では,現状の機械学習はどのようなもので,何が今までと違い,何が変わっていないのかを論じる.

2021-10-21 18:21:58
3 + 6 Twitter

推薦システムは,大量の情報の中から関心のある情報を抽出するための手段として普及している.しかし,関心がないものとしてフィルタリングされてしまい,多様な情報に触れる機会を奪っているとするフィルタバブル問題が指摘されている.この問題に対し,ある観点・情報について中立性を保証する推薦システムを提案する.

2012-06-11 21:02:22
3 + 0 Twitter

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-6.html

2 0 0 0 OA 連載解説「Deep Learning(深層学習)」にあたって(<連載解説>Deep Learning(深層学習)[第1回]

著者: 神嶌敏弘松尾豊
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.28, no.3, pp.472-473, 2013-05-01 (Released:2020-09-29)

2022-02-05 11:49:43
2 + 5 Twitter

2 0 0 0 サービスエクセレンス:6.サービスの公平性に配慮したデータ分析技術

著者: 神嶌敏弘
雑誌: 情報処理
巻号頁・発行日: vol.59, no.5, pp.433-436, 2018-04-15

サービスエクセレンスの向上にはデータ分析技術かかせない.この分析に基づく決定を社会で運用するために,その決定の公平性の問題が議論されるようになっている.そこで,ネット広告と再犯リスク予測の事例を紹介したのち,その技術的解決をめざした公平性配慮型データマイニングを紹介する.

2018-04-16 11:39:57
2 + 1 Twitter

http://id.nii.ac.jp/1001/00186824/

2 0 0 0 OA 第18回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015)

著者: 神嶌敏弘
出版者: 一般社団法人電子情報通信学会
雑誌: 情報・システムソサイエティ誌 (ISSN:21899797)
巻号頁・発行日: vol.20, no.4, pp.11-12, 2016 (Released:2016-05-25)

2016-05-29 11:01:06
2 + 0 Twitter

2 0 0 0 OA 分散・統合データ解析に対する情報幾何学的アプローチ

著者: 赤穂昭太郎神嶌敏弘
出版者: 独立行政法人産業技術総合研究所
雑誌: 基盤研究(C)
巻号頁・発行日: 2007

情報幾何の枠組みから新たな分散・統合データ解析法の構築を行った.まず,基礎となる指数分布族における次元圧縮法に基づいて,指数分布族には属さない混合分布族にも適用可能な手法への拡張,確率モデルとしての定式化によるベイズ推定の枠組みへの拡張,次元圧縮とクラスタリングの同時最適化への拡張という3つの拡張を行った.また,新たな学習パラダイムとして,少数の高品質データと大量の低品質データの統合を行う飼い慣らしという枠組みを転移学習に基づき開発した.